显卡 nvdia titan xpesla能当显卡吗

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NVIDIA发布Tesla P100显卡:Pascal降临,见识GP100的恐怖威力
NVIDIA发布Tesla P100显卡:Pascal降临,见识GP100的恐怖威力
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虽然今年1月份的CES展会上NVIDIA发布了Pascal显卡,但现在人们才首次看到了GP100显卡的真容——拥有3584个CUDA核心,153亿个晶体管,16GB HBM2显存,核心频率高达1328MHz,浮点性能10.6TFLOPS。
本文约1232字,需2分钟阅读
AMD、NVIDIA下一代显卡争霸战今天拉开了帷幕,因为GTC大会上NVIDIA终于正式发布了Pascal显卡的旗舰Tesla
P100,虽然今年1月份的CES展会上NVIDIA发布的Drive
PX2自动驾驶平台使用的也是Pascal显卡,但当时的发布只是象征意义的,现在人们才首次看到了GP100显卡的真容——拥有3584个核心,153亿个晶体管,16GB
HBM2显存,核心频率高达1328MHz,浮点性能10.6TFLOPS。NVIDIA发布首款Pascal架构的高性能HPC显卡Tesla P100对于Pascal架构,我们之前陆续报道过了很多内容,这次的真·Pascal显卡有些规格与爆料相符,不过很多内容也是出乎意外的,可以确定的内容是16nm
FinFET工艺、16GB HBM 2显存、4096bit位宽以及支持NVLink总线等,不过GP100的CUDA核心数比之前曝光的要少很多,只有3584个,比目前GM200核心的3072个没高出多少,不过GP100的双精度CUDA单元暴增,而且核心频率异常凶猛,基础频率就有1328MHz,加速频率1480MHz,比很多Maxwell显卡的超频频率都要高,这可是153亿晶体管的大核心啊!GP100显卡核心GP100核心规格详细规格来看下官方资料,如下图所示:GP100详细规格做的另一份表格对比这两份表格之后,我们可以看出GP100核心确实是为高性能计算而生的,虽然3584个CUDA核心相比目前GM200的3072个提升不多,但在FP64双精度单元上,GP100核心总计拥有1792个CUDA核心,相当于FP32单精度的1/2,相比之下GM200只有96个,所以其FP64双精度性能高达5.3TFOPS,而GM200核心只有0.213TFLOPS,GK110核心也只有1.68TFLOPS,绝对是碾压之态。GP100第二点变化是升级了显存架构,从之前的GDDR5变成了HBM 2,从图片上看也是堆栈了4颗HBM
2显存,等效位宽4096bit,不过频率1.4Gbps而非HBM
2显存应有的2Gbps,因此带宽只有720GB/s,并没有达到之前所说的TB/s级别,只不过720GB/s的带宽已经远远超过了之前GM200/GK110核心的240-288GB/s带宽了。至于容量,目前HBM 2显存量产的是4GB颗粒的,因此GP100的显存容量也是16GB,与我们之前分析的一致,而32GB的超大容量还得等到8GB
HBM2显存芯片量产才有戏。GP100核心更让人惊讶的地方是核心频率,Pascal使用了更先进的16nm FinFET工艺(之前说高性能的16nm
Plus工艺),新工艺带来的好处不仅是功耗和发热降低,核心频率也大幅提升了,之前GK100/GM200这样的大核心GPU频率通常在1GHz内,甚至为了控制功耗还会降低到500-700MHz左右,但GP100基础频率就有1328MHz,加速频率1480MHz,这简直是bug,理论上仅仅核心频率提升就差不多能把性能提升一倍了。这还是GP100大核心的表现,现在更让人期待GP104主流核心的表现了,后者晶体管规模更小,功耗更低,按照这个表现,核心频率不得起步就是1.5GHz了?GP100核心架构核心架构方面,GP100核心总计使用了56组SM单元,28组TPC单元,依然是每组SM单元64个CUDA核心,因此总计3584个CUDA核心,但不同以往的是这次的双精度单元回来了,每组SM单元中还有32个FP64双精度单元。GP100核心的SM单元架构除了CUDA单元数量增加,GP100为了适应高性能计算还大幅增加了缓存及寄存器大小,L2缓存从GM200的3072KB增加到了4096KB,每组SM单元的寄存器文件大小还是256KB,但总数从6144KB增加到了14336KB。GP100核心架构示意图GP100还有一个重要技术就是NVLink总线,其带宽远高于PCI-E总线,不过这个更偏向HPC领域,对消费级市场影响最大的可能就是在NVLink总线支持下,8-Way
SLI显卡互联也是可能的。以上是GP100核心的一些简要信息,GP100显卡主要面向专业领域,对应的消费级产品应该是
X下一代了,但目前还没有什么消息,即便有也会贵的惊人。主流市场的GP104核心还要等到今年6月份电脑展,耐心等待2个月吧。附送官方核弹
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游客:别拿计算卡跟游戏卡比这些参数…特别是FP64,民用卡肯定没那么多…
延迟什么的,反正写显卡并行的人都知道正在用的内容都应该预先载入到缓存里的所以基本上不是大问题,反而是内存带宽不够用往往限制了处理器的吞吐量
所以你说对了 随便一个fpga的缓存都秒GPU几倍不止十倍有余容量还大,GPU只能分一杯羹的角色
别拿计算卡跟游戏卡比这些参数…特别是FP64,民用卡肯定没那么多…
延迟什么的,反正写显卡并行的人都知道正在用的内容都应该预先载入到缓存里的所以基本上不是大问题,反而是内存带宽不够用往往限制了处理器的吞吐量
你说错了,GP100是和GF110一个命才对!NVIDIA自己作死,把Pascal打造成了Fermi 2.0架构。现在,我更期待AMD的Polaris显卡!
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Stealthy&大学生&:特征尺寸缩小一倍,讲道理的话密度应该是原来的四倍,只涨了一倍算小的了
不到一倍,TSMC 16nm用的是20nm的BEOL工艺,再加上sub-20nm的布线都要用double patterning,密集布线的层数还要进一步减少来控制成本和良率,所以。。。
游客:那几张图怎么看都是卡是真卡但GPU核心怎么看都像渲染的
游客:是真卡,但又如何?有见到PCIe金手指吗?没有。因为这根本不是消费者级别显卡。另外,已经宣布了是17年Q1才上市。
这智伤,都说了卡是真的,但上面的GPU是渲染的,你要说明的是神马
特征尺寸缩小一倍,讲道理的话密度应该是原来的四倍,只涨了一倍算小的了
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读书是为了心平气和地跟某些人讲道理,健身是为了让某些人心平气和地跟你讲道理,可惜我读书少,脾气也不小。
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库存95新,Nvdia Tesla M2090,保修3个月,支持七天无理由退款!图片是实物拍摄!!!
NVIDIA& Tesla& M2090 GPU拥有512个NVIDIA& CUDA& 并行处理器核心,可实现665 gigaflops的峰值双精度性能。与单纯使用CPU的情形相比,最高可令应用程序的速度提升10倍。
在模拟生物分子行为这方面,AMBER 11是使用最广泛的应用程序之一。在最新版本的AMBER 11中,四颗NVIDIA& Tesla& M2090 GPU结合四颗CPU,开创了每天模拟69纳秒的性能纪录。 单纯采用CPU的超级计算机在AMBER上的最高性能纪录是每天46纳秒。(1)
Ross Walker是圣地亚哥计算机中心的助理研究教授,同时也是AMBER代码的主要捐助者。他表示:&这是史上公布过的最好成绩。 通过使用NVIDIA& Tesla& M2090 GPU,大学校园里的AMBER用户便能够获得的极高的应用程序性能,甚至比大量使用超级计算机所实现的性能还要高。”
诸多服务器将采用NVIDIA& Tesla& M2090 GPU,例如新款的惠普ProLiant SL390 G7 4U服务器。 在惠普服务器解决方案中,SL390系列服务器是SL6500可扩展系统的一部分,该系列服务器专为扩展应用以及高性能计算 (HPC) 市场而进行了优化,专为结合GPU与CPU的混合计算环境量身打造。
SL390 G7 4U服务器采用半宽度4U机箱,最多可配备八颗NVIDIA& Tesla& M2090 GPU。凭借八颗GPU外加两颗CPU的配置,该产品是市面上GPU与CPU密度最高的服务器。 该系统十分适合各种高要求应用,适用于从量子化学与分子动力学到地震数据处理和数据分析的整个范围。
惠普公司超级事业部营销总监Glenn Keels表示:“有些客户会用到大量数据中心应用程序,他们需要的系统必须能够快速而高效地处理大量复杂数据。 惠普与NVIDIA& (英伟达?) 长达十年的合作造就了业内最强的CPU与GPU配置,从而可为客户提供所需的处理能力与速度,使其能够完成最复杂的科学计算。”
除了AMBER以外,NVIDIA& Tesla& M2090 GPU还非常适合各种GPU加速的HPC应用。 其中包括分子动力学应用:NAMD与GROMACS;计算机辅助工程应用:ANSYS Mechanical、Altair Acusolve以及Simulia Abaqus;地球科学应用:WRF、HOMME以及ASUCA;石油天然气应用:Paradigm Voxelgeo与Schlumberger Petrel以及其它重要的应用,例如MATLAB、GADGET2以及GPU-BLAST
vidia Quadro Tesla M2090 技术参数:外部电源接口:一个6PIN电源接口,一个8PIN电源接口显存频率: 1.85 GHz显存位宽: 384-bit显存容量: 6 GB显存规格:24 pieces 128M & 16 GDDR5 136-pin BGA, SDRAMBison 信息:2Mbit Serial ROMSpecificationDescriptionGeneric SKU reference900--100ChipT20A GPUCUDA 核心频率:1.3 GHz,显存频率:1.85 GHz,显存位宽:384-bit GDDR5Memory configuration最大满载功耗&= 225 W
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